干货总结 | 2026 NUS新全球企业家硅谷论坛：AI时代，下一代全球公司的诞生

当产品原型几天就能完成，企业的竞争优势将来自哪里？2026硅谷论坛的讨论指向一个值得管理者重视的变化：技术能力正在普及，行业判断、可靠交付与组织协作的价值更加凸显。

10月24日，第四季新全球企业家硅谷论坛暨全球创投联合路演日在美国硅谷计算机历史博物馆举行。围绕“AI时代，下一代全球公司的诞生”，学者、投资人与创业者从趋势判断、公司经营和11个创业项目出发，讨论AI如何转化为真实的商业价值。

AI Next：下一个十年的世界与机会

对话嘉宾

新加坡国立大学商学院傅强教授提出，当越来越多人可以利用AI开发软件、生成内容，企业需要重新判断哪些价值仍然稀缺。围绕这一问题，他与Larry Li将讨论延伸到人的认可感、体验与地位需求：生产能力提高，并不意味着这些需求已被满足。

他还提醒，许多传统行业尚未完成基础数字化。AI既能提高已有服务的效率，也可能让过去难以获得的专业服务变得可及。对企业而言，需要同时审视技术改变了哪些成本约束，以及哪些需求因此能够被重新满足。

核心洞察：评估AI项目，应从客户为何需要、为何付费出发，判断技术进步能否形成新的价值。

Amino创始合伙人Larry Li认为，AI的长期价值与短期估值泡沫可能同时存在。投资需要保持节奏，创业则应深入自身熟悉、尚未被充分服务的细分市场。以服务美国亚裔消费者的业务为例，他指出，被主流市场忽略的人群，同样存在持续而具体的需求。

对于Physical AI，即AI在物理世界中的应用，他更关注硬件、成本和交付约束下的实际进展，并提出真实场景数据、采集工具及危险作业等切入方向。工厂、酒店和现场运营中的流程经验，也可能成为企业重新认识自身优势的起点。

核心洞察：行业经验、场景资源与服务能力，可以帮助企业识别通用技术尚未解决的问题。

AI Founders：下一代AI公司如何诞生

主持人

对话嘉宾

讨论聚焦于产品与公司的区别：原型开发越来越容易，客户获取、稳定交付和组织经营仍需长期投入。他进一步追问，当AI进入业务流程，团队如何重新分工，权责又该如何安排？

核心洞察：判断一家AI公司，需要同时考察产品能力、交付能力与经营能力。

从财务服务实践强调准确、安全与信任。模型选择应结合具体任务及客户的数据要求；在敏感业务中，客户能否放心使用，本身就是重要的产品能力。他还分享了AI参与设计、前端开发、测试和产品迭代的实践。任务由谁承担发生变化后，原有岗位边界也随之调整。管理者需要进一步明确：哪些判断由人负责，如何协调人和AI，以及怎样形成持续改进的流程。

核心洞察：AI落地需要同步调整流程与责任，避免任务执行加快后，决策和协作成为新的瓶颈。

AI可以迅速做出可演示的产品，但从原型走向稳定使用，仍存在很大距离。同一项任务在不同情况下可能产生不同结果，复杂情况和失败案例因此成为创业公司持续打磨的空间。

在推动企业采用AI时，他给出具体路径：先让决策者亲自体验，再结合客户业务展示效果，随后推动组织调整。对于电话办事、操作电脑等任务，客户需要看到系统如何完成工作，以及异常情况如何处理。

核心洞察：技术普及之后，能否持续解决复杂情况、兑现服务承诺，将成为更有分量的竞争依据。

一个管理者容易忽略的现象：每位同事都觉得效率提高，公司整体效率却未必同步提升。方向和产品判断出现偏差，执行速度再快也难以带来理想结果。因此，CEO需要亲自理解AI的能力与边界。他也明确了社群产品的取舍：AI可以丰富信息与辅助回复，但应保留真实交流中的“人味”。对于以人与人连接为核心的产品，自动化程度需要服从用户价值。

核心洞察：AI应用既要评估效率，也要判断哪些体验值得保留，以及提效是否转化为业务成果。

从风电巡检和机器人维修出发指出，工业客户面对高价值资产时，会综合考察安全、服务能力与合作记录。创业企业需要理解客户的采用节奏，通过长期交付积累行业知识与信任。他介绍的全球布局同样围绕业务需要展开：连接新加坡的总部布局、深圳的供应链与丹麦的风电知识。团队和资源的配置，取决于客户在哪里、关键能力在哪里。

核心洞察：在工业场景中，技术进步需要与行业经验、客户信任和本地交付共同发挥作用。

融资新闻和热门概念可能打乱创业节奏。相比追随热点，从自身研究、经验、兴趣和商业关系出发，更容易形成持续积累。他以“打鱼”与“捕鲸”区分依靠明确需求经营的业务，以及面向长期突破的高不确定性探索，两者需要不同的资源与节奏。他进一步指出，AI提升自身能力时，也会提升竞争对手的能力。企业需要判断，相对于同行，自己究竟增加了哪些独特优势。

核心洞察：技术采用速度值得关注，更要持续检验客户选择自己的理由是否变得更充分。

全球创投联合路演日

分享人：章则远 | 新国大中文EMBA第33班校友、HINOMI创始人&CEO

项目概述：针对用户难以正确调节人体工学椅的问题，团队展示自适应支撑、活动引导、舒展及坐姿学习的产品构想，计划于CES 2027推出。

项目亮点：全球首款配备自动化仿生自适应支撑系统的人体工学 RoboChair。

分享人：Yuexing Hao | Matraix AI联合创始人

项目概述：通过具有不同特征的虚拟用户，评测AI模型、智能体与数字产品，尝试弥合离线测试与实际体验之间的差距。

项目亮点：虚拟用户AI评估平台，模拟真实用户测试产品体验与市场需求。

分享人：Arvin Sun | Traini创始人兼CEO、全球首个宠物共情AI对话平台创始人

项目概述：结合多模态模型、应用和可穿戴硬件，识别宠物状态，并以长期记忆呈现个体差异。能力可延伸至汽车与智能家居。

项目亮点：全球首款基于多模态感知模型与Physical AI的宠物情感智能平台，理解宠物情绪与行为，促进人宠沟通。

分享人：Gary | Chert联合创始人

项目概述：Gary团队为智能体接入iMessage、FaceTime、语音与短信，让服务进入用户熟悉的沟通渠道。

项目亮点：iMessage AI通信基础设施，让企业轻松实现AI驱动的客户沟通与服务。

分享人：张英 | 新国大中文EMBA第32班校友、GBIZAI创始人兼CEO

项目概述：从AI招生官切入，整合项目知识、多渠道咨询、申请者分析与择校推荐，并尝试激活学校已有数据。

项目亮点：AI原生招生与择校平台，让每一份履历被读懂，让每一次匹配有依据。

分享人：黄纯波 | 新国大中文EMBA第32班校友、Socialhub.ai创始人

项目概述：将点击、浏览、加购和购买等行为用于构建消费者世界模型，判断用户状态及不同干预下可能发生的变化，并与营销系统结合。

项目亮点：消费者世界模型AI平台，帮助品牌洞察消费者需求与行为。

分享人：Kevin Yu | Hungry!联合创始人

项目概述：将食物照片与虚拟宠物养成结合，让宠物随饮食内容变化，增强互动与分享，并计划建立个人饮食记忆。

项目亮点：AI智能饮食伙伴，将食物识别与虚拟宠物养成融为一体。

分享人：邹小曼 | 新国大中文EMBA第34班校友、看见音乐联合创始人

项目概述：从AI音乐训练授权切入，将音乐元数据、权利信息与许可范围组织为可使用的内容目录，并探索使用追踪和收益分配。

项目亮点：AI音乐权利基础设施，让音乐在AI时代可授权、可记录，让价值重回权利人。

分享人：Leo Lee | RiverSprout.AI联合创始人

项目概述：Leo团队让孩子拍摄身边物体，再通过对话、故事和任务学习家庭传承语言，并计划拓展至数学与科学。

项目亮点：教育AI平台，探索人工智能赋能教与学的新方式。

分享人：顾晓峰 | 新国大中文EMBA第31班校友、AIsXe.ai创始人

项目概述：围绕手机信息干扰，以墨水屏等硬件配合软件和内容体验，为用户保留安静阅读、思考与互动的空间。

项目亮点：AI心智自主硬件，帮助用户夺回注意力与思考主动权。

分享人：何帆 | UCLA–NUS EMBA校友、JoyVending创始人

项目概述：连接销售数据、传感器与库存信息，优化不同售货点位的选品、补货及路线安排。

项目亮点：将AI决策延伸到仓库、配送与现场执行，探索大规模经营中“千柜千面”的运营方式。

AI热潮中的四个经营判断

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